Авторитет в области проектирования ИИ

Орган по проектированию ИИ (AI Design Authority)

Мы находимся на переломном этапе в разработке программного обеспечения. Дискуссии часто сводятся к тому, какой какой ИИ пишет лучший код (Claude против ChatGPT) или где где этот ИИ должен «жить» (IDE или CLI). Но это неверная постановка вопроса.

Если мы примем ИИ в качестве «Vibe Coders» — где мы задаем намерение, а ИИ выполняет реализацию, — мы создадим огромный поток нового программного обеспечения. Рой ИИ-агентов может за одну минуту сгенерировать больше кода, чем старший разработчик сможет проверить за неделю. Человек стал «узким местом».

Решение не в том, чтобы нанимать больше больше людей. Решение — в Центр проектирования ИИ.

От ремесленника к директору фабрики

Традиционно «Design Authority» — это группа архитекторов, которая собирается раз в неделю или месяц, чтобы одобрить или отклонить проект. В мире высокоскоростной разработки с помощью ИИ эта модель безнадежно устарела. Она слишком медленная и реактивная.

Если мы перейдем к «одноразовому коду» (Disposable Code) — программному обеспечению, которое мы не рефакторим бесконечно, а выбрасываем и перегенерируем при изменении требований, — наша роль фундаментально изменится. Мы больше не каменщики, укладывающие кирпич за кирпичом. Мы — архитекторы завода, который печатает стены.

Но кто проконтролирует, ровно ли стоят эти стены?

«Перчатка»: автоматизированное испытание огнем

AI Design Authority — это не человек, а конвейер. «Перчатка», через которую должен пройти каждый сгенерированный фрагмент кода, чтобы попасть в продакшн. Этот процесс не заменяет человеческий аудит кода ничем, а дополняет его чем-то лучшим.

Он работает на трех уровнях:

1. Исполнительная власть (Генерация)
Мы не просим одну нейросеть найти решение, мы просим об этом три. Мы запускаем Gemini 3, GPT-5 и open-source модель (например, Llama) параллельно для решения одной и той же задачи. Это предотвращает «туннельное зрение» и преодолевает «лень», которой иногда страдают LLM. Этот подход также научно обоснован и доказывает, что можно предотвратить галлюцинации ИИ и создавать очень длинные цепочки без ошибок

2. Жесткий фильтр (Закон)
Здесь дискуссии неуместны. Код должен компилироваться. Линтеры не должны выдавать ошибок. И что критически важно: Black Box тесты должны быть пройдены. Мы тестируем не то, как функция работает изнутри (этим ИИ может манипулировать), мы тестируем, выполняет ли система свою задачу снаружи. Тест не пройден? Сразу в корзину.

3. Мягкий фильтр (AI-жюри)
Это настоящая инновация. Оставшиеся решения передаются специализированному «ИИ-судье». Этот агент не пишет код, он читает код. Он обучен нашим архитектурным принципам, требованиям безопасности (OWASP, ISO) и правилам соответствия (EU AI Act).
Он голосует: «Решение А быстрее, но решение Б безопаснее и лучше соответствует нашей архитектуре микросервисов».

Победитель отправляется в продакшн.

Триас Политика программного обеспечения

Эта модель обеспечивает разделение властей, которого не хватает во многих командах.

  • Законодательная власть (Архитектор): Архитектор пишет «Конституцию». Промпты, архитектурные документы (project-description.md, rules.md, skills.md en principles.md), жесткие требования. Архитектор определяет, что что мы строим, кто это строит, как и почему.
  • Исполнительная власть (Агенты кодирования): Они выполняют работу. Быстро, дешево и под руководством разработчиков-людей.
  • Судебная власть (Центр проектирования): Независимый уровень ИИ, который проверяет соответствие закону.

Заключение: новая роль архитектора

Она освобождает нас от тирании синтаксических ошибок и позволяет сосредоточиться на том, в чем мы хороши: системном мышлении, поиске истины, структуре и принятии решений.

Вопрос не в том, может ли ИИ писать наш код. Эта тема уже закрыта. Код в значительной степени становится расходным материалом.
Вопрос в том: осмелитесь ли вы отпустить контроль над кодом чтобы вернуть контроль над качеством тем самым?

дайте мне знать

Герард

Герард работает в качестве ИИ-консультанта и менеджера. Обладая богатым опытом работы в крупных организациях, он способен исключительно быстро разобраться в проблеме и найти решение. В сочетании с экономическим образованием это позволяет ему принимать экономически обоснованные решения.